| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·人体行为识别的研究背景及意义 | 第10页 |
| ·人体行为识别的主要方法 | 第10-14页 |
| ·人体行为描述方法 | 第11-12页 |
| ·人体行为识别分类方法 | 第12-14页 |
| ·深度图像行为识别研究现状 | 第14-17页 |
| ·Kinect 以及深度图像介绍 | 第14-16页 |
| ·深度图像行为识别研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第17页 |
| ·本文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 人体运动过程描述 | 第19-27页 |
| ·人体行为识别系统框架 | 第19-20页 |
| ·深度图像上一般运动过程描述 | 第20-22页 |
| ·深度-运动历史图像（D-MHI） | 第20-21页 |
| ·深度差值运动历史图像（DDMHI） | 第21-22页 |
| ·受深度限制的 RGB 图像上一般运动过程描述 | 第22-24页 |
| ·深度限制 RGB 图差值运动历史图像（DLRDMHI） | 第22-23页 |
| ·深度限制 RGB 图-运动历史图像（DLR-MHI） | 第23-24页 |
| ·本文 MHI 与传统 MHI 对比 | 第24页 |
| ·运动过程的侧轴投影图 | 第24-26页 |
| ·深度数据的侧轴投影图 | 第24-25页 |
| ·深度限制 RGB 图的侧轴投影图 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 人体运动特征提取 | 第27-39页 |
| ·行为识别典型特征介绍 | 第27-32页 |
| ·Gabor 特征 | 第27-28页 |
| ·局部二值模式（LBP）特征 | 第28-30页 |
| ·7 胡矩（7 Hu-moment）特征 | 第30-32页 |
| ·分层分块均值特征 | 第32-33页 |
| ·DDMHI_HBM 特征 | 第32页 |
| ·DLRDMHI_HBM 特征 | 第32-33页 |
| ·GIST 特征 | 第33-35页 |
| ·金字塔特征 | 第35-38页 |
| ·PHOG 特征 | 第35-36页 |
| ·PHOG 特征的层次分析 | 第36-37页 |
| ·APS_PHOG 特征 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于 SVM 分类器的人体行为识别 | 第39-55页 |
| ·支持向量机（SVM）基本思想 | 第39-44页 |
| ·支持向量机模型 | 第39-42页 |
| ·SVM 的核函数 | 第42页 |
| ·多分类 SVM 模型 | 第42-44页 |
| ·DHA 数据集实验结果及分析 | 第44-50页 |
| ·DHA 数据集介绍 | 第44页 |
| ·实验设置 | 第44-45页 |
| ·一般行为识别描述法实验结果 | 第45-47页 |
| ·深度图与 RGB 图融合实验结果 | 第47-48页 |
| ·侧轴投影图实验结果 | 第48-49页 |
| ·特征运算时间复杂度分析 | 第49-50页 |
| ·MSR-Action 3D 数据集实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·MSR-Action 3D 数据集介绍 | 第50-51页 |
| ·实验设置 | 第51页 |
| ·一般行为识别描述法实验结果 | 第51-52页 |
| ·侧轴投影图实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·下一步工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
